第十一章顾客关系管理CRM与资料探勘.ppt

第十一章顧客關係管理CRM與資料探勘 第三篇企業對消費者B2C篇 大綱 11 1何謂CRM11 2長期忠誠顧客11 3CRM之精神11 4CRM技術11 5銷售點管理系統POS11 6顧客電話服務中心CallCenter11 7電腦電話整合系統CTI11 8CRM的效益11 9CRM個案研究11 10CRM的市場發展11 11線上顧客支援11 12資料探勘11 13資料倉儲與資料庫11 14知識管理與知識經濟 顧客關係管理CRM與資料探勘 本章重點顧客關係管理資料探勘知識管理與知識經濟資料倉儲線上顧客支援 11 1何謂CRM 廣義的CRM CustomerRelationshipManagement 企業為獲得新顧客 保有舊顧客 以及增進顧客利潤貢獻度 而透過不斷的溝通 以瞭解並影響顧客行為的方法 強調IT所扮演的角色 eCRM透過IT 將行銷 顧客服務等等工作項目加以整合 以更精確且即時的方式預測與回應顧客 提供顧客量身訂做的服務 增加顧客滿意度與忠誠度 提昇顧客的服務品質 達成企業經營績效的目標 建立顧客知識 是顧客關係管理的第一步 企業必須維繫與顧客間的長期關係 大型企業必須建立相關管理制度及體系 方能維繫與顧客間的良好關係 11 2長期忠誠顧客 長期忠誠顧客優點 更容易挽留每年買的更多每次買的更多買較高價位的東西服務成本比新顧客低會為公司免費宣傳 介紹新的顧客給公司 過去店主將顧客資料記在腦袋裡 現在則是用電腦儲存與管理這些顧客資料企業可以利用這些資訊來辨識顧客 提供特殊服務 以及培養顧客忠誠度 長期忠誠顧客 顧客關係經營管理 持續性的關係行銷 continuousrelationshipmarketing CRM 強調尋找對企業最有價值的顧客 界定出不同價值的顧客群 企業運用不同的產品以滿足各個區隔顧客的個別需求 隨著顧客消費行為改變時 調整銷售策略 甚至更動組織結構CRM是一種整合的架構與經營的策略顧客 被動接受者 主動探尋自我需求競爭趨勢 注重個別差異性的顧客導向服務策略顧客導向的時代 以積極而個人的貼心服務 提高消費者的忠誠度 並建立長期關係 11 3CRM之精神 CRM是利用手中既有的資料 試圖發掘顧客的潛在需求 而非僅著眼於眼前的利益 傳統的顧客關係管理 設法改善企業經營效率 增加顧客附加價值的服務 來滿足顧客的需求傳統企業組織除可以從下列四個重要的層面 增加在服務顧客過程中的附加價值以客為尊的服務 賓至如歸 的感覺 以促銷為主的服務 降低價格 抽獎 將利潤分給顧客 製造為主的服務 提供顧客所需的產品與功能 以時間為主的服務 為顧客節省時間 以創造更多附加價值 例如 快遞公司的服務 CRM的歷史沿革與主要功能 1980 ContactManagement 收集顧客與公司聯繫的資訊1990 顧客電話服務中心 CallCenter 等支援資料分析的顧客服務 CustomerCare 電子化時代 CRM結合電腦軟硬體 延伸到運用IT 提供顧客量身訂做的服務 以提高顧客忠誠度 為何要導入CRM CRM一樣可分為B2B和B2CB2B方面 有採購活動等往來行為 可藉由CRM來管理與企業間的基本資料及交易資料B2C方面 企業將消費者的資訊加以記錄與應用 藉以促進對顧客關係的維繫與管理廠商導入CRM的主因 提升服務品質 根據資料庫的顧客資料 快速回應顧客需求 減少抱怨 增加顧客忠誠度 推展行銷業務 發展客製化 customized 的產品給消費者 提高業績 提升公司形象 例如金融業採行CRM 將經層次提昇至 服務業 的層次 塑造新的企業形象 提升經營績效 減低各項成本 提高績效 知識管理與顧客關係管理 CRM的力量 來自於對知識的掌握對顧客資料的蒐集與處理對資料進行分析應用產生有效的知識 以瞭解顧客需求 掌握顧客評估與反饋CRM是一種知識的應用與管理 企業若能掌握關鍵顧客的知識 便能掌握獲利的關鍵 將關鍵顧客的知識轉化成CRM的基礎 善用顧客知識 customerknowledge 蒐集並分析各種顧客資料來源 針對資料間各種關係進行分析 並針對個別顧客的需求 設計最能接受的特定行銷方式或訊息 強化顧客互動 customerinteraction 透過方便且應用科技溝通的互動管道 強化對顧客資訊的蒐集 並提供顧客相關的行銷活動與顧客服務 CRM的四大循環過程 知識發掘 KnowledgeDiscovery 對蒐集後的顧客資料進行分析 找出以往未發現的可能商機與投資方向或策略 著重 顧客的確認 客群區隔 顧客預測 客群市場規劃 MarketPlanning 針對特定的顧客提供產品 進行客群市場規劃 定義特定活動的種類 通路 計劃等 顧客互動與回饋 CustomerInteractionandFeedback 使用即時的互動管道 對顧客與潛在顧客進行溝通與服務 並取得回饋 反覆分析與修正 RepeatedAnalysisandRefinement 將分析出來的結果作為不斷修正的基礎 藉以改善系統 並提供更加的服務 推行CRM的可能障礙 初期導入成本太高初期效益不明顯不像生產 銷售活動可以直接變現 無法明確感受效益 提供CRM解決方案的廠商能力不足CRM顧問團隊須有各行業的相關領域知識 domainknowledge 公司內部缺乏相關的管理及資訊人才導入的各個階段 公司各部門必須共同合作 系統建置完成後 須有專門人員來管理或使用該系統 新科技與新流程帶來的衝擊公司組織導入CRM之後 各部門流程必須調適 以充分應用CRM 11 4CRM技術 企業與顧客之間的互動方式已有了轉變企業必須更了解顧客 預測顧客需求 今日企業面臨更多的顧客 產品 競爭者 但回應時間卻必須更短 善用CRM 有效掌握CRM技術 是重要成功關鍵 在執行CRM時 共有四大步驟 1 資訊蒐集 DataCollection 2 資訊儲存 DataStorage 3 資訊分析 DataAnalysis 4 資訊應用與呈現 DataApplicationandVisualization 11 5銷售點管理系統POS 零售業最常使用來收集顧客資訊的方式 POS POS PointOfSale 銷售點管理系統 主要的組成元素 收銀機 掃描器 條碼POS系統 帳務系統 自動結帳POS系統 顧客資料 顧客消費能力與消費喜好分析 出示會員卡 POS系統 銷售資料 銷售資料分析與行銷建議POS系統 庫存資料 自動訂貨的功能 11 6顧客電話服務中心CallCenter 顧客電話服務中心CallCenter 成效極佳的顧客關係管理機制 透過電話系統 以語音的方式接觸顧客 再透過電腦 以數位化的方式來記錄顧客資料結合電腦電話語音整合 ComputerTelephonyIntegration CTI 可將電腦 語音 傳真 通訊 網路 資料庫等等技術作整合運用可有效減低企業支出 精簡人力未來將提供銷售服務 成為企業的獲利中心 ProfitCenter 以銀行為例 從實體銀行到顧客服務中心 再到CTI 其成本差距達十幾倍之多從實體顧客關係到虛擬顧客關係 其轉變必須是漸進式的 11 7電腦電話整合系統CTI CTI ComputerTelephonyIntegration 電腦電話整合系統 將電話與電腦的資料與設定互相整合 當顧客打電話進來時 就可以立刻知道這位顧客大部份的問題是什麼如果可以用語音解決 就使用語音解決 若不能用語音解答 再轉接客服人員與顧客對話2001年京華城導入GenesysCTI解決方案 成為首家導入ContactCenter的百貨購物中心 協助系統自動轉接顧客服務電話 問題分類 問題辨識等功能 管理者可在系統中更新顧客的常問問題 供專員在線上快速查詢並回答顧客 系統也會同時自動記錄專員所點選的問題 以進行數據統計 在顧客服務人員無法進行問題答覆時 CTI會協助轉接電話 而且顧客的資料也同步顯示於同仁或主管的畫面上 11 8CRM的效益 關於顧客的一些數字 可以明瞭CRM的效益或重要性將產品銷售給一位新顧客的成本 是現有顧客的六倍 一位不滿意的顧客 會將他的不滿意告訴8 10人每年將顧客保留率提升5 就可以提升利潤85 將產品向新顧客推銷的成交機會只有15 舊顧客則高達50 如果事後補救得當 70 的不滿意顧客仍會繼續與該公司往來CRM不是銷售 而是服務 CRM的成功關鍵 與顧客之間的良好溝通管道詳盡的顧客知識管理系統客服人員能即時妥善運用顧客知識依據貢獻度區隔顧客高階主管的預算支持公正有效的成效評估 11 9CRM個案研究 亞馬遜書店 Amazon 保留每個顧客的資訊 並根據其以往的購買經驗 幫助使用者挑選他們想買的書 Yourstore 元大京華證券 導入CRM 以達到公司業務與顧客需求的雙贏聯華電子 CRM的運作成為與上下游合作廠商的主要窗口 有助於聯電競爭力的提升華僑銀行 進行銀行e化工程 並提供客戶統一的資產管理帳戶中國信託商業銀行 針對顧客資料庫進行資料探勘 達成了CRM的目標 11 10CRM的市場發展 市場規模2001年CRM市場產值達220億美元2006年市場規模將擴大至470億美元全球CRM市場每年正以平均18 6 的速度成長北美地區 顧客關係管理軟體是他們列為優先的投資項目顧客關係管理系統的銷售組合應用軟體將在幾年內有長足的發展領導廠商仁科 PeopleSoft 的顧客關係管理軟體PeopleSoft8CRMSiebel甲骨文 Oracle 思愛普 SAP i2 智佳科技 宏道資訊 BroadVision 台灣地區的ERP系統逐漸不具策略價值 CRM市場反而較具發展潛力2003台灣地區CRM市場將達新台幣10億元台灣的顧客關係管理發展分為三大方向 通路互動型 Communicational CTI CallCenter 網頁互動 e mail等 資料分析型 Analytical 套裝應用型 Operational 台灣主要的CRM應用為 顧客關係管理 69 顧客服務 59 行銷管理 56 銷售管理 47 進銷存 9 品質管理 3 台灣地區CRM市場 11 11線上顧客支援 網路科技進行線上顧客支援的優點 降低客服成本 線上手冊 免除產品手冊的印製 且可經常更新版本 數位配送 取代實體配送的成本 電話費用 減少電話聯繫的次數及成本 可更有效率地解決顧客問題 線上解決方案 線上手冊 onlinehelp 顧客問答集 FrequentlyAskedQuestions FAQ 自動回覆 收到顧客郵件後 自動予以回覆 包括 解析電子郵件格式 剖析文句 自動搜尋解答 自動產生文句 自動收發mail等能力 自動對談 人工智慧 自然語言處理顧客社群 讓顧客交換使用心得 提供解答 人工智慧 自然語言處理關鍵字配對 keywordmatching 網路可提供多樣化的溝通管道 電子郵件管理 人工管理 系統智慧型管理顧客問題追蹤 1 追蹤回覆情況 2 下次遇到類似問題時 可直接參考相關問題記錄 3 分析顧客曾經問過的問題 了解顧客行為 預測顧客未來可能詢問或遇到的問題 11 12資料探勘 資料探勘 DataMining 從資料庫中發現知識 將隱含的 先前並不知道的 潛在有用的資訊從資料庫中粹取出來的過程資料探勘的精神 提供在茫茫資料中尋找蛛絲馬跡 分析並統整 以得到有用的知識資料探勘又稱為資料庫知識發覺 KDD KnowledgeDiscoveryinDatabase 目的為針對資料庫當中的資料做分析處理 然後找出尚未被發覺的知識資料探勘和統計方法的比較 統計方法 重視整體 Global 觀點 建立 模型 Model 抽樣 反應整體資料探勘 局部 Local 的觀點 樣本偵測 PatternDetection 演算法 Algorithm 資料探勘的功能 分類 Classification 分析對象的屬性 加以分門別類並予以定義 建立類組 Class 例如 區分購物屬性 高度意願 中度意願 低度意願 推估 Estimation 適用於處理連續性數值的資料 依照既有之相關屬性資料 以推導一些未知的連續性變數 得到某一屬性的未知之值例如 依據教育程度 行為 推估信用卡消費量 預測 Prediction 特別是針對 未來 的趨勢作推算例如 由過去刷卡量 預測未來之刷卡消費量 關聯分組 AffinityGrouping 分析 哪些事情總是一起發生 例如 沐浴乳和洗髮精常被一起購買 因此放在附近 交叉銷售 crossselling 同質分組 Clustering 將一個異質母體 區隔為一些較具同質性的群組 Clusters 從資料中自然產生區隔 segmentation 資料探勘技術 1 購物籃分析 2 決策樹 DecisionTree 3 記憶基礎推理 MBR Memory BasedReasoning 4 類神經網路 NeuralNetworks 5 基因演算法 GA GeneticAlgorithm 6 即時線上分析 OLAP 7 圖形連結偵側 8 K平均法 K Means 9 凝聚分法 Agglomeration 10 迴歸分析 11 時間數列分析 購物籃分析 購物籃分析 藉由分析消費者結帳時的購物籃內容 分析哪些產品之間的高度相關性哪些產品經常被一起購買 三項元素 關聯規則 可信度 支持度關聯規則 AssociationRules 明顯的結果 該行業的常識 例如 顧客簽訂維修合約後 通常會買大型家電用品 購買手電筒會買電池 支持度 Support 就是一個關聯組合在整個資料庫中出現的機率 P condition minimumsupport 界定一個規則必須涵蓋的最少資料數目可信度 Confidence 界定一個規則預測強度 信心水準 P conditionandresult P condition minimumconfidence 界定一個規則最小預測強度 信心水準 A C 若買A 則也會買C support P AandC 2 4 50 confidence P AandC P A 2 3 66 6 C A 若買C 則也會買A support P AandC 2 4 50 confidence P CandA P C 2 2 100 優點 1 簡單明瞭的結論 2 屬於非監督式的學習方式 Unsupervisedlearning 3 能分析不同的原始資料缺點 1 商品增加時 運算會成幾何級數增加 2 難以決定適當的商品數 3 容易剔除罕見的商品 決策樹 人工智慧領域的決策分析機制利用樹狀結構的資料表示法 DataRepresentation 再加上適當的演算法 Algorithm 選擇一個分隔屬性用屬性將物件作分類算分隔後之平均分散度節點根部 root 資料從根部的節點進入決策樹子節點 childnode 每一個節點代表 是 或 否 的問題點 答案代表前往下一個問題的前進路徑 葉部節點 leafnode 決策過程一再重複 直到資料到達葉部節點為止分散度定義 一群物件分散的程度 有以下三種測量方法 以二個物件為例 Min P1 P2 P1 P2Entropy 亂度 P1log P1 P2log P2 能使 分散度 or 亂度 降得最低 即為最佳分隔變數 32 Aseriesofnestedif thenrules DecisionTrees 定義I p 機率為p的事件的資訊內含 價值 I p log2 p 令X可能的值有數個 機率分別為piX資訊內含的期望值 H X 在資訊理論中 稱作隨機變數X的熵 entropy 熵是亂度的意思 X可能的值有2個 H X 最大值為1 最小為0 X可能的值有4個 H X 最大值為2 最小為0 記憶基礎推理 以現有資料庫為基礎 先找出新資料的鄰近資料 根據鄰近資料 對新資料進行分類與預測 記憶基礎推理步驟 step0 選擇測試資料組step1 設定距離函數 決定每一個item的距離 step2 設定組合函數 將距離較近的item結合起來 step3 設定鄰近資料數量 決定每一個group的數目 組合函數民主方式 基礎方式 讓最近似的K個鄰近資料以 投票 的方式選出答案 K必須是奇數優缺點優點 簡單易用 能運用在任何資料型態 甚至是非關聯式資料上 結論容易推測 在任何數量的變數下都能運作良好缺點 佔用大量硬體資源 運算作業繁複 訓練資料組需大量記錄 高度依賴距離函數和組合函數 資料探勘在企業界之應用 早期著重在學術研究 人工智慧 以模糊理論建立推論庫 把企業知識建立決策法則 配合類神經網路的學習功能 企業界應用 行銷 財務 銀行 製造廠 通訊業等銀行界 保險公司 信用卡 郵購 大哥大通訊公司等行業適合資料探勘技術來處理 交叉銷售 CrossSell 有哪些相關產品 可以順便銷售某位客戶廣告分析 Targetads 分析該針對個別網友給予哪一種廣告定價 Pricing 對於不同網路消費者 可以訂定不同定價策略 以達到量身訂製的個人化功能風險管理 RiskManagement 對特定客戶 分析貸款風險度 以決定該核准多少貸款額度偵測欺騙行為 FraudDetection 用來分析某筆刷卡是否可能會有問題 亞馬遜書店的應用 當我們在亞馬遜書店搜尋到某一本書時 通常會接收到相關推薦訊息網友的搜尋動作是主動並且有意識的 因此這些推薦訊息是符合